AI 스토리지

AI 스토리지란?

AI 스토리지는 기계 학습 및 인공 지능 워크로드용으로 설계된 전문 인프라로, AI 애플리케이션이 생산하는 방대한 데이터 볼륨을 관리하기 위한 고성능 확장형 스토리지 옵션을 제공하며 데이터의 빠른 액세스와 처리를 보장합니다. 이러한 스토리지 시스템은 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술과 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 계층화 기술을 지원하는 경우가 많습니다. 또한 AI 스토리지는 데이터 보안을 강조하기에 액세스 제어와 암호화를 통해 프라이빗 데이터를 보호합니다. AI 프레임워크가 통합되면 데이터 액세스 및 처리가 간소화되고 AI 및 ML 애플리케이션 개발이 가능합니다.

AI 스토리지
  • AI 스토리지의 중요성
  • 적절한 AI 스토리지 선택
  • AI 스토리지 최적화
  • AI 스토리지로 데이터 보호
  • AI 스토리지 동향
  • HPE와 AI 스토리지
AI 스토리지의 중요성

AI 스토리지의 중요성

AI 기술이 모든 분야를 아우르게 되면서 AI 워크로드를 위한 스토리지 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. HPE는 데이터 집약적 작업의 관리에서 AI 스토리지의 가치를 강조하며 모델 추론 및 교육을 지원하며 관련된 모든 문제를 해결합니다.

  • AI 스토리지 및 데이터 집약적 워크로드: AI의 데이터 어그리게이션 및 데이터 준비 단계에서는 엄청난 양의 데이터가 사용되며 높은 스토리지 용량이 필요합니다. AI 워크로드에서 생성되는 대규모의 데이터를 관리하고 원활한 액세스와 처리를 지원하기 위해서는 효과적인 스토리지 솔루션이 필수입니다.
  • AI 모델 추론 및 교육의 스토리지: AI의 교육 및 튜닝과 추론 단계는 성능 관련 요구 사항이 가장 높습니다. AI 데이터 파이프라인의 이러한 단계에서는 읽기 및 쓰기 작업에서 고성능을 지원하는 효과적인 스토리지 솔루션이 필요합니다. 체크포인트를 포함한 모델의 반복적인 교육을 위해 AI 모델 교육에 필요한 대규모 데이터 세트를 빠르게 검색 및 저장할 수 있어야 합니다. 정확한 추론 예측과 판단을 위해 실시간 데이터가 필요합니다. 효과적인 AI 스토리지 솔루션은 빠른 데이터 검색 및 처리를 지원하여 교육 및 추론 활동의 성능을 개선합니다.
  • AI 스토리지의 문제: 확장성, 성능, 데이터 관리는 AI 스토리지와 관련된 몇 가지 문제입니다. 증가하는 AI 데이터 세트를 지원하기 위해서는 스토리지 시스템의 간편한 확장이 가능해야 합니다. AI 워크로드를 처리하려면 고성능 스토리지가 필요합니다. 또한 AI 스토리지 구축에서는 스토리지 효율성 극대화 및 비용 절감을 위해 중복 제거 및 압축 등 데이터 축소 기술을 적용하고, 데이터 보안 및 규제 준수에서는 장애 요소를 추가로 제공해야 합니다. AI 및 ML 애플리케이션의 잠재력을 극대화하기 위해서는 이러한 문제를 해결해야 합니다.
적절한 AI 스토리지 선택

적절한 AI 스토리지 선택

운영에 AI를 통합하는 기업이 증가함에 따라 적절한 스토리지 솔루션 선택의 중요성이 커졌습니다. AI 스토리지 선택 과정에서 AI 워크로드의 요구 사항을 분석하고 스토리지 솔루션을 평가해야 합니다.

  • AI 스토리지 선택: 확장성, 성능, 데이터 관리 역량, 보안 기능은 모두 AI 스토리지 솔루션 선택에서 중요한 고려 사항입니다. 최적의 스토리지 옵션을 선택할 때 AI 워크로드의 고유한 요구 사항을 파악해야 합니다.
  • AI 워크로드 스토리지 요건: AI 워크로드는 방대한 데이터 볼륨의 관리, 처리, 액세스뿐 아니라 고성능과 확장되는 데이터 세트의 처리를 위한 조정 역량을 지원하는 스토리지 시스템이 필요합니다. 스토리지 솔루션은 효과와 데이터 보안을 극대화하기 위해 데이터 중복 제거, 압축, 암호화와 같은 기능도 제공해야 합니다.
  • AI 스토리지 솔루션: 클라우드 기반 스토리지 서비스, 전문 AI 스토리지 솔루션, 기존의 스토리지 시스템을 포함한 몇 가지 AI 스토리지 옵션이 제공됩니다. 확장성, 성능, 경제성, AI 프레임워크의 호환성은 모두 AI 요구 사항을 위한 최적의 스토리지 솔루션을 선택하는 데 도움이 됩니다.
AI 스토리지 최적화

AI 스토리지 최적화

AI 스토리지의 성능과 효율성을 최적화하려면 최신 데이터 관리 방식과 AI 기반 분석을 활용해야 합니다.

  • AI 스토리지 데이터 관리 전략: 데이터 중복 제거, 압축, 계층화와 같은 효과적인 데이터 관리 방식을 사용하여 스토리지 사용량을 최적화하고 AI 시스템 관련 비용을 절감할 수 있습니다. 관련성과 액세스 빈도에 따른 데이터 스토리지의 우선순위 지정은 데이터 수명 주기 관리 전략 수립을 통한 또 다른 이점입니다.
  • AI 스토리지 기술 구현: 하드웨어 가속화, 분산된 스토리지 시스템, 병렬 처리를 포함한 전략을 활용하여 AI 스토리지 솔루션의 성능과 확장성을 개선할 수 있습니다. 이러한 전략을 적용하는 조직은 증가하는 AI 데이터의 양을 성공적으로 처리하고 데이터 처리 일정을 단축할 수 있습니다.
  • AI 기반 스토리지 분석 활용: 기업은 AI 기반 스토리지 분석을 활용하여 스토리지 요구 사항을 예측하고 성능 문제를 파악할 수 있습니다. 데이터 관리에 AI를 활용하는 조직은 리소스 할당 개선, 운영 간소화, AI 인프라의 효과적인 작업 보장의 효과를 얻을 수 있습니다.
AI 스토리지로 데이터 보호

AI 스토리지로 데이터 보호

데이터 보안 및 규제 준수 문제가 발생하는 상황에서 데이터 보안 및 규제 준수와 관련하여 AI 스토리지의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다.

  • AI 스토리지 데이터 보호 및 암호화: 무단 액세스와 침해 방지를 위해 민감한 AI 데이터의 암호화와 액세스 제어는 매우 중요합니다. 이를 통해 데이터의 전체 스토리지 수명 기간에 기밀성과 무결성을 보장할 수 있습니다.
  • AI 스토리지 컴플라이언스 및 규정 요건: 산업별 규정과 개인 정보 보호 법률을 준수하기 위해서는 감사 추적, 데이터 레지던시 제어, 암호화 키 관리 등 AI 스토리지 구축에 필수적인 기능이 필요합니다.
  • AI 데이터의 보안: AI 데이터에 대한 보안 조치를 강화하려면 사전 대응식 위협 감지, 이상 징후 감지, 취약성 평가가 필요합니다. 위험을 최소화하고 잠재적 사이버 공격 또는 데이터 침해로부터 보호하기 위해 지속적인 모니터링 및 신속한 대응 메커니즘도 필수입니다.
AI 스토리지 동향

AI 스토리지 동향

AI가 발전하는 상황에서 스토리지의 최신 개선 사항을 파악하려면 AI 스토리지의 동향을 조사해야 합니다.

  • AI 스토리지 개선 사항: NVMe SSD, SCM(스토리지 클래스 메모리), Persistent Memory 등 스토리지 기술의 혁신으로 스토리지의 속도와 용량이 개선되었습니다. 이를 통해 AI가 데이터를 빠르게 액세스, 처리, 저장할 수 있게 되었습니다.
  • AI 스토리지 및 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 엣지 환경을 위해 탈중앙화된 AI 스토리지 솔루션이 필요합니다. 이러한 솔루션은 데이터 소스와 가까운 위치에서 실시간 데이터 처리와 분석을 지원하므로 대기 시간과 필요한 대역폭이 감소합니다.
  • AI를 위한 새로운 스토리지: AI에 최적화된 스토리지 아키텍처, 서비스형 스토리지 공급자, AI 기반 스토리지 관리 플랫폼은 AI 워크로드용으로 설계된 전문 스토리지 솔루션입니다. 이러한 솔루션은 데이터 관리, 확장성, 성능을 포함한 AI 애플리케이션의 요구 사항을 해결합니다.
HPE와 AI 스토리지

HPE와 AI 스토리지

HPE GreenLake for File Storage는 AI 규모로 엔터프라이즈 성능을 제공하여 AI의 모든 단계를 아우르고 데이터 집약적인 AI 애플리케이션을 가속화함으로써 데이터에서 더 많은 가치 창출, AI 규모에서 생산성 강화를 위해 직관적인 클라우드 경험을 지원하는 뛰어난 단순성, ROI 증대 및 지속 가능성을 위한 AI 규모의 효율성 향상을 지원합니다.

HPE GreenLake for File Storage는 AI 스토리지의 적응 가능성과 확장성을 통해 기업이 엄청난 양의 데이터를 처리하도록 지원합니다. HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼을 통해 완전히 관리되는 이 스토리지 솔루션을 사용하여 조직은 온디맨드 방식으로 스토리지 리소스를 구축 및 확장하고 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다. HPE GreenLake for File Storage는 AI 워크로드의 성능, 효율성, 보안을 최적화합니다. 중복 제거 및 압축, 암호화보다 우수한 유사성 알고리즘을 사용한 데이터 축소 기능을 지원하는 이 솔루션으로 데이터를 통해 실행 가능한 인사이트를 빠르고 확실하게 확보할 수 있습니다.

HPE GreenLake for File Storage

기업 고객을 위한 성능과 확장성으로 AI 및 기타 데이터 집약적 워크로드를 신속하게 지원할 수 있습니다. 

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